基于未标定图像序列的三维重建

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一种用于未标定图像三维重建的立体匹配算法

匹配，用随机抽样算法估计基础矩阵的同时剔除误匹配点对；利最后在估计的基础矩阵的引导下进行双向匹配。实验证明，算法能够很好地恢复物体的结构，该是一种有效的用于未标定图像三维重建的立体匹配算法。
关键词：立体匹配；未标定图像；三维重建；限制因子；亚像素；向匹配双中图分类号：Ｔ３１４Ｐ９．１文献标志码：Ａ文章编号：１０ —６５２１）０３６ — ４０１３９（００１・９４０
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｔｉｐｐｒｐｏｏｅｔｒｏｍａｃｉｇａｇｒｈｆｒ３ｅｏｓｒｃｉｎｂｓｄｏｎａｉｒｔｄｉｇｓＦｒｔｈｓａｅｒｐｓｄａｓｅｅｔｈｎｌｏｔｍｏＤｒｃｎｔｔａｅｎｕｃｂａｅｍａｅ．ｉｌｈｓｉｕｏｌｓｙ，ｔｉａｇｒｈｒｆｒｄｌｔｇｆｃｏｌｎｔｔｅｃｕｔｒｎｈｎｍｅｏｆＨａｒｓｏｅ，ｎｓｄＧａｓｉｎｑａｒｓｉｉｇｔｌｏｉｍｅｅｅｉｉｔｒｔｅｉａｅｈｌｓｅｇｐｅｏｎｎｏｒｒｒａｄｕｅｕｓｕｄｅｔｎｔｍｉｎａｏｍｉｉｉｅｕｓａｉｆｔｏ
ｂｅｗｅｌｒｃｎｓｒｃｅｙｕｉｇｔｉｌｏｔｍ，ａｄｉｓａｆｃｉｅｓｅｅｔｈｉｇａｇｒｔｍｏＤｅｏｓｒｔｏａｅｎｌｅｏｔｕｔｄｂｓｎｈｓａｇｒｈｉｎｔｉｎｅｆｔｖｔｒｏｍａｃｎｌｏｈｆｒ３ｒｃｎｔｕｃｉｎｂｓｄｏｅｉｕｎａｉｒｔｄｉｇｓｃｌｂａｅｍａｅ．

从多张非标定图像重建三维人脸

从多张非标定图像重建三维人脸一、引言1.1 研究背景与意义1.2 国内外研究现状1.3 本文方案及贡献二、相关技术介绍2.1 三维人脸重建的基本概念2.2 非标定图像的特征点检测2.3 三维人脸重建的主要方法三、算法设计与实现3.1 非标定图像的预处理3.2 人脸特征点的检测3.3 三维人脸模型的生成3.4 模型的优化和精细化四、实验与分析4.1 数据集的选择与描述4.2 实验结果的展示4.3 精度和效率的评估五、总结与展望5.1 研究成果总结5.2 存在问题与改进方向5.3 展望未来研究的方向参考文献一、引言1.1 研究背景与意义随着计算机和计算机视觉技术的发展，三维人脸重建技术得到了广泛的研究和应用。

三维人脸重建是基于图像或视频序列中的二维信息，推导出人物的三维模型，能够对人物的面部特征进行实时捕捉、重建和操作，具有广泛的应用前景，如动画制作、虚拟现实、安全识别等领域。

其中，对于非标定图像的三维人脸重建是面临的难题之一。

传统的三维重建技术需要标定的图像或相机进行构建，这限制了其应用范围，而非标定图像三维重建技术即以非标定图像作为输入，不依赖于标定数据，通过计算机视觉的特征提取和处理技术，得到人脸三维模型，在实际应用中更加灵活、有效。

因此，本文旨在对非标定图像的三维人脸重建技术进行研究和实现，以实现对人脸面部建模的高效和精度。

1.2 国内外研究现状国内外已经有许多关于三维人脸重建技术的研究。

其中，以非标定图像的三维人脸重建技术为研究重点的研究者日益增多，主要集中在三维模型生成的算法设计、人脸特征点的检测和模型的优化方面。

目前，常见的非标定图像的三维人脸重建方法包括基于结构光法、多视角法和深度学习法等。

在基于结构光法的三维人脸重建方法中，通过投射结构光在人脸表面上，利用摄像机拍摄被投射结构光的人脸图像，从而得到人脸的三维几何信息。

而基于多视角法的三维人脸重建方法则是通过多个相机拍摄同一人脸图像，利用不同视角的信息进行三维重建。

基于图像的三维重建流程及实现

（研理工２１０４校００３）
作者简介：陈晓霞（９４一，，１８）女湖北孝感人，硕士生，研究方向：虚拟现实技术，ｍｉｂｔｒｙ８５ｉ．ｏ．Ｅａ：ｕｅｌ１＠ｓａｃｒｌｔｆ０ｎｎ
｝通讯作者：陈晓霞，ｍｉｂｔｒｙ８５ｉａＣＡＥａｌｕｔｆ０１＠ｓ．ＯＩ：ｅｌｎＴ
第２７卷第４期２１００年８月
贵州大学学报（自然科学版）ＪｕｎｌｆｕｚｏｎｖｒｔＮｔｒｌｃｎｅ）ｏｒａｏｉｕＵｉｓｙ（ａａＳｉｃｓＧｈｅｉｕｅ
Ｖｏ．２．４】７Ｎｏ
Ａｕｇ２０．０１
文章编号
定数量的摄像头，摄场景中的一些实景图像，拍
经过相机标定等一系列工作求出场景中的点与视
点之间的距离。据此，以完成机器导航及机器拾可
取等工作。
１三维重建原理及流程
基于图像的重建技术主要是指通过手持相机
围绕重建的对象拍摄一组图像序列，利用相关技
收稿日期：００— ４— ２２１０２
基金项目：国家教育部春晖计划重点资助项目（２０ — — ２）贵州省省长基金（Ｚ０４１５０；黔省专合字（０７１２０）４号）贵州大学研究生创新基金；
介绍了点云获取的关键技术，最后给出三维重建实验结果。
关键词：于图像；维重建；基三三维点云；重建流程中图分类号：Ｐ９Ｔ３１文献标识码：Ａ

基于未标定图像的三维重建算法

ａｔｍａｃｒｆｒｎｅｏｎｔｈｎｘｅｍｅｔｓｌｈｗｔａｔｅｒｐｏｅｔｎｅｒｒｓｅｒａｌｒｄｃｄｂｅｒｓｎｅｌｏｔｍ．ｕｏｔｅｅｃｉｔｃｉｇＥｐｒｎａｒｕｔｓｏｔｈｒｊｃｉｒｍａｋｂｙｅｕｅｙｈｅｅｔｄａｒｈｉｅｐｍａｉｌｅｓｈｅｏｏｉｒｔｐｇｉＩｙｗｏｄ］ｕｃｌｒｔｄｉｇｓｆｃｏｉｔｎｍｅｈｄ３ｃｌｔｃｉｎｒｐｏｅｔｎｅｒｒｒｓｎａｉａＫｅｂｅｍａｅ；ａｔｒａｉｔｏ；Ｄｒｏ￣ｒｔ；ｅｒｊｃｉｒｚｏｅｓｕｏｏｏ
中图分类号：Ｐ９Ｔ３１
基于未标定图像的三维重建算法
谷月霞张维虑，，王晓燕２ｊ油世明２王静
１聊城职业技术学院计算机系，聊城２２０；２青岛大学信息工程学院，青岛２６７）．５００６０１
摘
要：出一种基于多幅未标定图像的三维重建算法。提在标记点匹配的基础上进行射影重建，通过施加度量约束将射影重建升级为欧氏
重建，即利用未标定的透视图像恢复相机的内、外部参数以及标记点的三维空间坐标，实现场景的三维重建。标记点易于进行点对精确匹
配，较手动拾取匹配提高了效率。实验结果表明，利用该算法能够大幅减小再投影误差。关健诃：标定图像；分解方法；未三维重建；再投影误差
３ＲｅｏｓｒｃｉｎＡｌｏｉｈＢａｅｎＵｎａｉｒｔｄＩａｅＤｃｎｔｕｔｇｒｔｍｓｄｏｃｌａｅｍｇｓｏｂ
ｌ概述

面向复杂场景的未标定两视图三维重构方法

面向复杂场景的未标定两视图三维重构方法近年来，随着计算机视觉和三维重建技术的发展，越来越多的应用需要对复杂场景进行三维重建。

未标定两视图三维重构是三维重建的一种常见方法，它可以利用多个无序的图像重构场景的三维结构。

对于复杂场景，未标定两视图三维重构具有较高的挑战度，例如当场景中存在遮挡和阴影时，如何准确地还原三维结构，是一个具有挑战性的问题。

本文将介绍未标定两视图三维重构的基本原理、方法和应用，深入探讨如何应对复杂场景的挑战。

文章首先简述了三维重建的意义和分类，并在此基础上介绍了未标定两视图三维重建的概念和原理。

然后详细阐述了未标定两视图三维重建的方法及其实现步骤，并针对复杂场景中的遮挡和阴影问题提出了应对策略。

最后，结合具体应用场景，讨论了未标定两视图三维重建在实际应用中的优缺点和发展前景。

一、三维重建的意义和分类三维重建是利用图像、激光、声波等数据，生成三维场景模型的一种技术。

它被广泛应用于计算机视觉、虚拟现实、影像医学等领域，有着重要的意义和价值。

根据数据来源和算法的不同，三维重建可以分为以下几种类型：（1）基于图像的三维重建。

这种方法是利用多个图像来重建三维场景模型，由于摄像机成本低廉、易于携带，因此常常被应用于移动设备中。

（2）基于激光雷达的三维重建。

激光雷达可以通过扫描环境表面的反射光来获取三维点云数据，经过算法处理后可以得到场景的三维模型。

这种方法精度高，适用于需要高精度场景模型的应用场景。

（3）基于声波的三维重建。

这种方法主要应用于医学领域，通过利用声波对人体内部进行扫描，来重建人体器官的三维模型。

本文主要介绍基于图像的三维重建，特别是未标定两视图的三维重建方法。

二、未标定两视图三维重建的概念和原理未标定两视图三维重建是利用多个无序图像来还原场景的三维结构。

所谓未标定，是指在重建过程中并不需要事先获得摄像机的内外参数。

这种方法的基本原理是利用图像中的匹配点来推断摄像机和场景的三维结构。

基于图像的三维重建课件

点云拼接
3-5 点云拼接
① 三维坐标变换 ② 拼接原理 ③ 拼接步骤 ④ 拼接实例
点云拼接
点云拼接
① 三维坐标变换
a11 a A 21 a31 a41 a12 a22 a32 a42 a13 a23 a33 a43 a14 a24 a34 a44
2-2 国内研究现状
① 北京交通大学袁保宗提出了，由真实世界到计算机虚拟世界的转换问题。
② 浙江大学刘刚设计了，一个能绘制出几何模型和表面纹理的真实场景交互建模系统。 ③ 中科院自动化研究所，开发的CVSuite，能利用立体视觉进行三维重建。 ④上海交大马利庄提出了一种基于构建Visual Hull，求取物体形状及表面反射属性的方法。
1997年，Paul Debevec利用图像重建技术，成功地出品了电影短片《the Campanile》。
1-3 文化遗产的保存
对文物进行三维重建操作，以便获取文物精准的几何和色彩信息。
河南省新乡市辉县村舍重建图
龙形纹理门框的局部重建图
新疆米兰古城三维重建图
2-1 国外研究现状
① Paul E.Debevec——参数几何体表示初始模型 ② Steven M.Seitz——颜色不变量、顺序可见性规则重建场景模型 ③ Roberto cipolla——三维重建系统PhotoBuilder
0 0 0 F [ e ] X 0 0 1 0 1 0
(2)
图像校正
则由式（1a)可以得到如下等式
p2 F p1 0
T
将式（1a)和式（1b)代入得
p2TU2T FU1 p1 0
由式（2）可得
F U FU1 U [e]X U1

一种基于红外图像序列的深度学习三维重建仿真方法初探

一种基于红外图像序列的深度学习三维重建仿真方法初探摘要：本文介绍了一种基于红外图像序列的深度学习三维重建仿真方法。

传统的三维重建方法需要使用专业的设备和软件，成本高且处理速度慢。

本方法通过使用红外图像序列作为输入数据，利用深度学习技术，实现了快速的三维重建仿真。

实验结果表明，本方法能够高效准确地进行三维重建仿真，可用于各种应用场合。

关键词：红外图像序列、深度学习、三维重建仿真一、介绍三维重建仿真是一种计算机视觉技术，旨在从多个二维图像中恢复物体的三维形态和表面属性。

传统的三维重建方法通常需要使用专业的设备和软件，成本高且处理速度慢。

近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始尝试使用深度学习技术进行三维重建仿真。

红外图像序列是一种常用的传感器数据，由于其可以直接反映目标的热信息，因此被广泛应用于军事、能源和环境等领域。

本文提出的方法利用红外图像序列作为输入数据，结合深度学习技术，实现了快速的三维重建仿真。

二、相关工作目前，关于基于红外图像序列的三维重建仿真方法，已经有不少的研究。

其中，有些方法利用传统的计算机视觉技术，如视觉几何和运动恢复等，来进行三维重建仿真。

例如，Chen 等人[1]使用稠密光流方法对红外图像序列进行运动估计，再采用多视图三维重建方法进行三维重建仿真。

该方法虽然效果较好，但处理速度较慢，不适合实时应用场合。

有些方法则利用深度学习技术进行三维重建仿真。

例如，Wu 等人[2]提出了一种将二维卷积神经网络（CNN）和三维卷积神经网络（3DCNN）相结合的深度学习方法，用于从单个图像中实现三维重建仿真。

另外，Izadi 等人[3]提出了一种基于同时采集到的彩色和红外图像的深度学习三维重建仿真方法，结果表明该方法能够精确重建场景。

但上述两种方法均没有使用红外图像序列作为输入数据。

三、方法本文提出的方法，利用红外图像序列作为输入数据，并结合深度学习技术，实现了三维重建仿真。

具体而言，本文方法分为两个步骤，分别为训练和测试。

基于图像的三维重建技术研究

基于图像的三维重建技术研究一、本文概述随着科技的不断进步和计算机视觉领域的快速发展，基于图像的三维重建技术已成为当前研究的热点和前沿。

本文旨在对基于图像的三维重建技术进行深入的研究和分析，探讨其原理、方法、应用以及未来的发展趋势。

本文将介绍三维重建技术的基本概念、发展历程和应用领域，为后续研究提供背景和基础。

重点阐述基于图像的三维重建技术的核心原理和方法，包括图像采集、特征提取、相机标定、三维建模等关键步骤，以及近年来出现的深度学习、神经网络等新技术在三维重建中的应用。

本文还将对基于图像的三维重建技术在不同领域的应用进行详细介绍，如文化遗产保护、城市规划、医疗诊断、机器人导航等，以展示其广泛的应用前景和社会价值。

对基于图像的三维重建技术的发展趋势进行展望，提出未来可能的研究方向和应用领域。

通过本文的研究，旨在为相关领域的研究人员和技术人员提供全面的技术参考和启发，推动基于图像的三维重建技术的进一步发展和应用。

二、基于图像的三维重建技术原理基于图像的三维重建技术主要依赖于计算机视觉和图像处理的相关算法和理论，通过从二维图像中提取深度信息，进而恢复出物体的三维形状和结构。

这一过程涉及多个关键步骤，包括特征提取、相机标定、立体匹配和三维模型构建等。

特征提取是三维重建的基础。

通过算法识别图像中的关键点和特征，如角点、边缘等，这些特征在后续的三维重建过程中起着重要的作用。

这些特征点不仅帮助确定图像间的对应关系，也为相机标定和立体匹配提供了依据。

相机标定是确定相机内外参数的过程，包括相机的内参（如焦距、主点等）和外参（如相机的位置和方向）。

准确的相机标定对于后续的三维重建至关重要，因为它直接影响到三维点的计算精度。

接着，立体匹配是基于两幅或多幅图像，通过寻找相同特征点在不同图像中的对应关系，以获取深度信息的过程。

这一步骤依赖于特征提取的准确性和算法的效率。

立体匹配的结果直接影响到后续三维模型的精度和细节。

根据相机参数和立体匹配的结果，可以通过三角测量等方法计算出物体的三维坐标，从而构建出物体的三维模型。

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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。